在上面的代码中，我们定义了一个带有两个输入变量的函数，并使用apply函数将其应用于列'c1'和'c2'。

但“apply函数”的问题是它有时太慢了。 如果你想计算两列“c1”和“c2”的最大值，你可以：

df[‘maximum'] = df.apply(lambda x: max(x[‘c1'], x[‘c2']), axis = 1)

但你会发现它比这个命令慢得多：

df[‘maximum'] = df[[‘c1','c2']].max(axis =1)

注意：如果可以使用其他内置函数完成相同的工作(它们通常更快)，请不要使用apply。例如，如果要将列'c'舍入为整数，请执行round(df ['c']，0)而非使用apply函数：

df.apply(lambda x: round(x['c'], 0), axis = 1)


6. value counts

这是一个检查值分布的命令。例如，如果你想检查“c”列中每个值的可能值和频率，可以执行以下操作

df[‘c'].value_counts()

它有一些有用的技巧/参数：

A. normalize = True：如果你要检查频率而不是计数。

B. dropna = False：如果你要统计数据中包含的缺失值。

C. df['c'].value_counts().reset_index():  如果你想将stats表转换成pandas数据帧并进行操作。

D. df['c'].value_counts().reset_index().sort_values(by='index') : 显示按值而不是按计数排序的统计数据。

7. 缺失值的数量

构建模型时，你可能希望排除具有很多缺失值或全是缺失值的行。你可以使用.isnull()和.sum()来计算指定列中缺失值的数量。

import pandas as pd 
import numpy as np 
df = pd.DataFrame({ ‘id': [1,2,3], ‘c1':[0,0,np.nan], ‘c2': [np.nan,1,1]}) 
dfdf = df[[‘id', ‘c1', ‘c2']] 
df[‘num_nulls'] = df[[‘c1', ‘c2']].isnull().sum(axis=1) 
df.head()

8. 选择具有特定ID的行

在SQL中，我们可以使用SELECT * FROM ... WHERE ID('A001'，'C022'，...)来获取具有特定ID的记录。如果想用Pandas做同样的事情，你可以

dfdf_filter = df[‘ID'].isin([‘A001',‘C022',...]) 
df[df_filter] 

9. Percentile groups

你有一个数字列，并希望将该列中的值分类为组，例如将列的前5%，分为组1，前5-20%分为组2，前20%-50%分为组3，最后50%分为组4。当然，你可以用pandas.cut来做，但这里提供另一个选择：

import numpy as np 
cut_points = [np.percentile(df[‘c'], i) for i in [50, 80, 95]] 
df[‘group'] = 1 
for i in range(3): 
  df[‘group'] = df[‘group'] + (df[‘c'] < cut_points[i]) 
# or <= cut_points[i]

这个指令使计算机运行的非常快(没有使用应用功能)。

10. to_csv

这也是每个人都会使用的命令。这里指出两个技巧。 第一个是

print(df[:5].to_csv())

你可以使用此命令准确地打印出写入文件的前五行数据。

另一个技巧是处理混合在一起的整数和缺失值。如果列同时包含缺失值和整数，则数据类型仍将是float而不是int。导出表时，可以添加float_format ='%。0f'将所有浮点数舍入为整数。如果只想要所有列的整数输出，请使用此技巧，你将摆脱所有令人苦恼的'.0'。

总结

以上所述是小编给大家介绍的10招！看骨灰级Pythoner玩转Python的方法 ,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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